電子書籍

Pythonで学ぶ音源分離機械学習実践シリーズ

著者: 戸上真人

税込価格: 3,850円 3,850 円 (3,500円＋消費税350円)

付与コイン

35 コイン

付与コイン35コインの内訳

会員ランク（今月ランクなし）: 1%

複数商品の購入で付与コイン数に変動があります。
クーポンご利用時はキャンペーンコイン付与の対象外です。
詳しくは決済ページにてご確認ください。

会員ランクの付与率は購入処理完了時の会員ランクに基づきます。
そのため、現在表示中の付与率から変わる場合があります。

作品情報はこちら▼
感想・レビュー

注意（購入前に必ずご確認ください。）

・この商品は電子書籍です。（紙の書籍ではありません）
・iOS・Android アプリをご利用される場合は、ご利用の端末にてあらかじめBOOK☆WALKERアプリが動作するか無料書籍などでご確認ください。
・この商品がキャンペーン対象の場合、その内容や期間は予告なく変更する場合があります。
・端末の推奨環境もご確認ください。
・このサイトに記述されている日時は、日本標準時（Japan Standard Time）の時間です。配信日時等を確認の際はお気をつけください。
・決済時に商品の合計税抜金額に対して課税するため、作品詳細ページの表示価格と差が生じる場合がございます。
・コインUP表示がある場合、ご購入時に付与されるキャンペーン分のコインは期間限定コインです。

詳しくはこちら

あらすじ・内容: 音源分離の基礎から実装までを一冊に凝縮
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

カートに入れる

新規会員登録

ギフトとして購入

「Pythonで学ぶ音源分離機械学習実践シリーズ」の作品情報

レーベル: 機械学習実践
出版社: インプレス
著者: 戸上真人(著者)
ページ概数: 352

一般的なスマートフォンにてBOOK☆WALKERアプリの標準文字サイズで表示したときのページ数です。お使いの機種、表示の文字サイズによりページ数は変化しますので参考値としてご利用ください。
配信開始日: 2020/8/28